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多国热切期盼中国！******

　　文/刘文文

　　近期，随着中国有序恢复公民出境旅游，出境旅游迎来了久违的“春天”。在多家航司加密部署国际及地区航线的同时，多国也翘首以待，热切期盼中国游客“回归”全球旅游市场。

　　多家航司加密部署国际及地区航线

　　近期，各国内外航空公司积极筹备复航工作，多家航司表示将陆续恢复多条国际及地区航线。

　　北京大兴机场1月17日将正式恢复国际及地区客运航线。自2020年3月14日起，大兴机场国际航班全部转至首都机场运行，至此大兴机场“暂停”了近三年的国际客运航班即将按下“重启键”。

　　中国南方航空华北营销中心副总经理郑越对中新社国是直通车表示，1月17日起，中国南方航空将恢复北京大兴-香港客运航线。目前，南航正积极推动北京大兴至首尔金浦、首尔仁川航线的复航。在国际长航线方面，正在积极推进北京大兴-阿姆斯特丹、伊斯坦布尔航线复航事宜，以上复航航班有望在2023年夏秋航季开始恢复执行。

　　喜马拉雅航空是第一家在大兴机场复航的境外航司。喜马拉雅航空公司中国区国家经理、首席代表安永胜对记者透露，本次复航是2020年停飞后，中国和尼泊尔两国首都之间直飞航班重新恢复。这条航线是北京加德满都两地最快速、最便捷的通道，是中国北方地区直达尼泊尔的空中快线。

　　“加德满都和北京之间开通直飞之后，我们将快速复航更多城市的航班，为中国游客去尼泊尔旅游提供省时省力的直飞体验，极大便利两国之间的文化交流和经贸往来。”安永胜说。

　　此外，近期东航的国际航线也将迎来新一批恢复及加密。1月23日起，东航将新增上海浦东-墨尔本航班，达到每周3班；1月期间，上海浦东-布达佩斯、上海浦东-奥克兰、上海-悉尼等航班将分别加密至每周3班。整个1月，东航每周客运国际航线计划增至48条、184班。

　　吉祥航空1月18日恢复每天1班上海浦东-泰国普吉、泰国清迈。1月22日起恢复每日1班南京-泰国普吉航班。该条航线不仅为南京地区唯一的普吉岛方向定期客运航班，同时也使得吉祥航空泰国方向航线在春运期间达到每天3班。

　　多国热切期盼中国游客“回归”

　　中国一直是全球最主要的出境旅游消费国之一，在中国重启出境游的同时，多国也热切期盼中国游客的到来。

　　1月9日，泰国副总理兼卫生部长阿努廷、泰国交通部长奇乔布以及旅游和体育部部长皮帕一同到机场接机，欢迎新冠“乙类乙管”后首批前往泰国的中国旅客。

　　泰国民航局透露，今年第一季度，将有约338个来自中国的航班将飞抵素万那普机场，其中1月份将有98个航班，2月份将有144个航班，3月份将有96个航班。泰国旅游局表示，中国游客回流将进一步提振泰旅游业，预计今年第一季度赴泰中国游客将达到30万人次，全年接待中国游客将达到500万人次。

　　柬埔寨首相洪森也表示欢迎和期待中国游客来访。他称，柬埔寨对于中国而言一直是一个“有吸引力的旅游目的地”。今年柬埔寨有望接待200万人次的中国游客，这将带动柬埔寨经济快速恢复。

　　马来西亚方面日前预计，2023年将接待中国游客150万至200万人次。新加坡相关业者则估计，中国游客的回流将会给新加坡全年带来额外的20亿新加坡元的收入。

　　除上述国家外，还有一些对中国游客发出了“隔空”在线邀约，包括法国大使馆以及泰国、加拿大、澳大利亚、新西兰、丹麦等国家的旅游局纷纷发帖，欢迎中国游客到访。

　　强劲拉动全球旅游业复苏

　　“中国重新开放国际旅行是全球旅游业复苏进程中的一件大事，将为相关国家旅游经济的全面复苏注入强劲动力。”同程研究院首席研究员程超功对中新社国是直通车说。

　　程超功分析指出，中国旅游业的规模位居全球第二，是多个国家入境旅游的重要客源国，受国内疫情形势影响，2022年中国的国际航班客运量一直处于非正常状态，月客运量仅相当于2019年同期的不到5%。

　　近日发布的《中国出境旅游发展年度报告(2022-2023)》指出，当前中国游客出境旅游意愿变化明显，游客信心正在恢复，有信心前往更远的目的地。

　　“在一定程度上，中国游客的回归是全球旅游业全面复苏的‘最后一块拼图’，也是极其重要的‘引擎’。”程超功说。

　　他进一步指出：“尤其对于东南亚国家的经济复苏而言，中国游客回归是极其重要的推动力。例如，疫情前旅游业占泰国GDP总额的15%左右，而中国游客约占泰国入境游客的三分之一，中国游客的回归将极大拉动泰国经济的复苏。”

　　中国游客的“回归”无疑将给全球旅游业复苏注入一剂“强心针”。郑越表示，“随着更多国际航线复航，有望带动包括国际贸易、中外文化交流在内的国际往来全面恢复，为全球经济发展、旅游复苏注入活力。”

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）